Datenmodellierung

Datenmodellierung:

Prozess zur Erstellung des Datenmodells für eine Datenbank
Regelwerk für Daten
Visuelle Darstellungen für Datenobjekte, Zuordnungen und Regeln

Spezifikation des Regelwerks für Daten.

Unternehmen müssen sich täglich mit enormen Datenmengen auseinandersetzen, welche aus verschiedensten Quellen kommen. Kunden- und Lieferantendaten, Protokolle oder sogar Video- und Tonaufnahmen ist nur ein kleiner Teil dieser Daten. Damit Unternehmen diese sinnvoll und wertschöpfend nutzen können, müssen sie für Benutzer und Systeme verständlich dargestellt werden. Mit dem Prozess der Datenmodellierung können Unternehmen die Entwicklung und Bereitstellung wichtiger Datenbestände maßgeblich fördern und so das Zusammenspiel zwischen Datensammlung und gezielter Datennutzung optimieren.

Modellierungsmethoden für Data Warehouse-Systeme.

Wir helfen Ihnen dabei, die richtige DWH-Modellierungsmethodik für den Einzelfall zu definieren.

Dimensionale Modellierung (Kimball)

Unterscheidet zwischen Fakten und Dimensionen, die im Rahmen eines Star-Schemas (bzw. Snowflake-Schemas) miteinander verbunden werden
Optimiert für hohe Datenqualität und schnelle Abfragen (durch Denormalisierung)
Wird von vielen Standard-Reporting-Lösungen unterstützt

Operational Data Store (Inmon)

Logisches und ausführliches Modell für jede grundlegende Entität im Unternehmen
Normalisierte Form zur Erstellung einer Entitätsstruktur, um Datenredundanz vorzubeugen
Daraus resultierend werden Data-Marts für jeden Bereich abgeleitet
In diesem Falle dient das Data Warehouse dementsprechend als Quelle für verschiedene Data Marts

Data Vault (Linstedt)

Agile und flexible Modellierungstechnik zur Erweiterung der Abilität des Data Warehouses
Stärkere Parallelisierung und Automatisierung von Ladeprozessen
Möglichkeit der vollständigen Historisierung der Daten

IHRE VORTEILE IM ÜBERBLICK.

Datenmodellierung bietet viele Vorteile, insbesondere für Unternehmen die eine große Menge an Geschäftsdaten sammeln und verwenden.

Datenmodellierungsprozess gewährleistet höhere Datenqualität, durch resultierende Data Governance
Erstellung von Anwendungen und Berichten, um Daten besser und mit weniger Fehlern zu nutzen
Verbessert die Systemleistung
Kostenersparnis

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Wir bieten unabhängige Beratung und nutzen Best of Breed Ansätze.

Einsatz von Data-Vault-Generatoren
Langjährige Erfahrung mit unterschiedlichen Modellierungsansätzen

Erfolgreiche Projektreferenzen.

Seit mehr als 10 Jahren betreuen wir ein integriertes Data Warehouse für einen führenden deutschen Lebensmitteldiscounter. Unsere Aufgaben umfassen die gesamte Business Intelligence-Welt: Von der Modellierung der Datenlogistik, über den Aufbau eines unternehmensweiten einheitlichen Stammdatenmodells, bis hin zur Entwicklung der Importlogik für das Warehouse.

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